OpenJDKはAI生成コードを禁止。コードを書く速度だけ上がった開発現場で何が起きるか
OpenJDKやClojure、NetBSD、GentooはAI生成Contributionを禁止・制限し、tldrawはAI生成PRの増加を背景に外部PRを原則自動Closeしています。OSSの事例から、AI Codingで実装だけが速くなったときにレビューやQAへ何が起きるのかを考えます。
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CodexのSkillsをどう組み合わせる？ 1つのAgentに集めすぎない設計
Skillを工程ごとに組み合わせるとき、すべてを1つのAgentへ入れてよいのか。Skillのメタデータによるコンテキスト増加と、Agentごとに必要なSkillsだけを持たせる設計を考えます。
OpenAI Responses APIをTypeScriptから使う最小構成
TypeScriptとNode.jsからOpenAI Responses APIを1回呼び、output_textとusageを確認するところまでを最小構成で進めます。API key、SDK、Token使用量、よくあるエラーも扱います。
CodexのTokenは何で決まる？ 入力・推論・出力ごとの節約方法
CodexのToken消費を、モデルへ渡す情報、推論、回答、繰り返し処理に分けて確認します。CLI、AGENTS.md、Skills、MCP、ログ、推論設定など、利用者側で実際に減らせる場所もまとめます。
AIの処理中にサーバーが落ちたら結果はどうなる？
OpenAI APIで数分かかる処理中にApplicationが再起動したら、結果はどう回収するのか。Background Mode、Webhook、pollingを使い、response IDの永続化、復旧、重複通知、idempotencyまで含めた非同期処理の設計を考えます。
1万件をAIで処理したい。forループでAPIを呼び続ける設計でいいのか
数千・数万件の独立したAI処理をどう実行するか。単純な逐次処理、Queue + Responses API、OpenAI Batch APIを比較し、rate limit、retry、途中失敗、サーバー再起動、料金まで含めて選び方を考えます。